Big data & Immobilier commercial : pourquoi et comment utiliser ces données ?

Big data & Immobilier commercial : pourquoi et comment utiliser ces données ?

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L’immobilier commercial est un secteur où l’information est clé à la réussite d’un projet. Que ce soient les critères de recherches de vos clients ou bien les caractéristiques de vos biens, le volume de données utilisées ne cesse de croître.

Dans cet article, nous vous expliquons l’intérêt d’utiliser le big data dans l’immobilier commercial et nous vous indiquons différents moyens d’exploiter ces données.

Le big data, c’est quoi ?

En quelques mots, le big data, c’est tout simplement des données variées et représentant des volumes importants. C’est avec le développement d’internet, des nouvelles technologies et l’adoption massive des réseaux sociaux que la production de données commence à croître de manière exponentielle. Les capacités de stockage et les outils d’analyse étant de plus en plus puissants, le big data offre aujourd’hui de nombreuses opportunités pour les entreprises.

Pourquoi utiliser le big data dans l’immobilier commercial ?

L’intérêt d’une utilisation intelligente des données est acquis dans de multiples secteurs, mais pour l’immobilier commercial encore trop peu d’entreprises y ont recours. Pourtant, dans l’immobilier, ce ne sont pas les données qui manquent.

Que ce soient les évolutions de prix, les projets d’aménagements urbains ou les caractéristiques de l’environnement, la liste est longue. L’objet de cet article est donc justement de vous aider à utiliser de manière pertinente l’ensemble de cette data de manière à améliorer vos performances commerciales.

Quels sont les principaux cas d’usages de l’utilisation du big data dans l’immobilier commercial ?

  • Disposer d’un état des lieux précis du marché et pouvoir anticiper ses éventuelles évolutions ;
  • Mieux positionner vos offres en relation avec les besoins de vos clients ;
  • Accéder à une connaissance client plus fines ;
  • Etc.

Comment utiliser la data dans l’immobilier commercial ?

Comme son nom l’indique le big data regroupe énormément de données différentes. Il est évident que toutes ces données ne s’utilisent pas pour les mêmes finalités ou ne pourront pas forcément être intégrées dans les mêmes outils.

Nous vous présentons ci-dessous par catégorie la data pouvant être utilisée dans l’immobilier commercial ainsi que les outils dans lesquels cette donnée peut être intégrée.

big-data-immobilier-commercial-pourquoi-comment-utiliser-donnees

Les catégories de données

Nous avons identifié 4 catégories de données pertinentes pour l’immobilier commercial :

  • les données du marché de l’immobilier ;
  • les données propres aux acheteurs ;
  • les données liées à l’environnement ;
  • les données traitant du processus de vente.

Les données relatives au marché de l’immobilier permettent de sensibiliser votre clientèle à la réalité du marché. En offrant des éléments de comparaison à votre clientèle, vous facilitez la mise en avant de vos biens. Voici quelques exemples de données pertinentes :

  • Nombre de transactions réalisées ;
  • Le délai moyen d’une transaction ;
  • L’évolution des prix du marché ;
  • Etc.

Les données relatives aux acheteurs ne seront utilisées qu’en interne. En effet, ces données sont collectées par les agences et permettent d’établir des personas clients. Grâce aux personas, l’entreprises est en mesure d’adapter ses offres, mais surtout d’adresser les bonnes offres aux bonnes personnes au bon moment.

Voici quelques exemples de données pertinentes :

  • L’activité de l’entreprise ;
  • Le chiffre d’affaires de l’entreprise ;
  • Le nombre d’employés ;
  • La date de leur dernière transaction immobilière ;
  • Les caractéristiques du bien recherché (surface rez-de-chaussée, surface sous-sol, surface étage, présence d’un conduit de cheminée, etc.)
  • Le budget alloué à ce projet immobilier ;
  • L’échéance du projet ;
  • Le délai moyen entre deux projets immobiliers ;
  • Etc.

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Les données relatives à l’environnement reflètent le tissu commercial et le tissu urbain, dans l’idéal ces données devraient être disponibles pour chaque bien proposé à la vente ou à la location. Ici, le but est de rapprocher les attentes de votre clientèle (données de l’acheteur) à votre base de données. Vous pourrez ainsi proposer plus rapidement le ou les biens qui répondent au maximum des critères de vos clients.

Voici quelques exemples de données pertinentes :

  • Les informations liées à la consommation sur la zone donnée (par exemple les revenus moyens, CSP ou les indices de consommation), autrement dit une zone de chalandise détaillée ;
  • Le nombre de commerces dans la zone de chalandise ;
  • Le taux d’infrastructures concurrentes ;
  • Le taux d’infrastructures complémentaires ;
  • Le flux de personnes touchées par l’emplacement commercial (flux piétons, flux voitures, etc.) ;
  • Etc.

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Les données relatives au processus de vente sont utilisées à des fins de prédiction et d’amélioration des performances commerciales. En effet, en recueillant la typologie et le nombre de traitements commerciaux nécessaires afin de conclure une transaction, vous serez en mesure d’analyser les facteurs de réussite. Par la suite, identifier les projets qui sous-performent ou au contraire ceux qui excellent deviendra plus facile. Vous pourrez alors rapidement mettre en place les actions de correction.

Voici quelques exemples de données pertinentes :

  • Le nombre d’annonces visualisées par un internaute avant son premier contact avec une agence ;
  • Le nombre de contacts nécessaires pour transformer un prospect ;
  • Le nombre de relances qui font qu’un client préfère se désabonner de votre liste de mailing ;
  • Le délai moyen entre le premier contact et la signature d’un contrat ;
  • Etc.

Les outils de big data disponibles pour l’immobilier

Les API

Les API vous permettent d’accéder à toutes sortes de données externes afin de les associer à votre écosystème technologique existant. Que ces données soient ouvertes ou payantes, vous pouvez passer par une API pour “appeler” ces données externes et les mettre en avant sur votre site internet ou dans votre CRM.

Un exemple concret de l’utilisation d’une API dans l’immobilier commercial : l’utilisation du comptage de flux par le Groupe Point de Vente. Découvrez comment ils intègrent les informations de flux relatives à chacune de leurs annonces sur leur site et dans leur CRM grâce à l’API Roofstreet.

Les CRM

Que vous utilisez des logiciels internes ou des grands noms du CRM, l’essentiel est que vous soyez en mesure de gérer facilement et rapidement les données de vos clients et de vos opérations.

Dans le cadre du big data, le CRM vous permet de stocker et de traiter toutes les données que vous avons précédemment évoquées concernant l’acheteur, mais également celles concernant vos performances commerciales.

Les autres données pourront également être utilisées dans le CRM, mais elle devront faire l’objet d’une intégration spécifique.

big-data-immobilier-commercial-pourquoi-comment-utiliser-donnees-crm

La datavisualisation

Les outils de datavisualisation mettent en valeur les informations que vous avez collectées tout en facilitant leur analyse. Dans l’immobilier commercial par exemple, cela peut-être une cartographie représentant les ratios attractivité du bien (clientèle présente / prix du bien). Les biens avec un ratio négatif seraient indiqués d’une couleur différente que ceux ayant un ratio positif.

Il existe aujourd’hui beaucoup d’outils de datavisualisation, par exemple Tableau, Toucan Toco ou même Google Data Studio.

Grâce à la plateforme Roofstreet, il est possible d’exporter les données de flux aux formats CSV incluant les objets géolocalisés, ce qui permet à ces outils de visualisation de les intégrer directement dans leurs cartes. Vous pouvez donc créer vos analyse et études de marché qui intègrent toutes les données influençant les choix dans l’immobilier commercial.

Ce qu’il faut retenir de la data et de l’immobilier commercial

L’intérêt du big data dans l’immobilier commercial est évident puisque ces données vous permettent d’améliorer de manière globale vos performances commerciales. Plusieurs typologies de données sont disponibles :

  • celles liées au marché de l’immobilier ;
  • celles liées à l’acheteur ;
  • celles liées à votre processus de vente ;
  • et celles liées à l’environnement de vos biens.

 

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